개요 (Overview)

Dropbase는 AI를 사용하여 웹 앱을 구축하고 프로토타이핑하는 과정을 가속화합니다. 개발자들은 관리자 패널(admin panels), 백오피스 도구, 결제 대시보드, 내부 엔지니어링 도구 등 데이터 소스에서 데이터를 가져와 모든 내부 또는 외부 서비스에 걸쳐 액션을 트리거할 수 있는 어떤 것이든 신속하게 구축할 수 있습니다.

기존의 로우코드/노코드(low-code/no code) 도구들은 유연성이 부족하고, 개발자들을 UI 양식을 채워 넣는 방식으로 앱 로직을 구축하도록 제한하며, 학습 곡선이 큽니다. Dropbase는 AI를 사용하여 앱 코드를 생성하며, 사용자는 이 코드를 검증하거나 편집할 수 있습니다. 저희는 드래그 앤 드롭(drag-and-drop) 앱 빌더의 편리함과 코드의 유연성을 결합하여, Dropbase 웹 프레임워크를 사용하여 AI가 코드를 생성하는 방식을 보면서 제품 사용법을 익히는 동시에 구축하고 사용자 정의하기 쉽게 만듭니다.

왜 Dropbase인가요? (Why Dropbase?)

1. 코드(code)로 모든 맞춤형 비즈니스 로직을 작성하거나(또는 생성할 수 있습니다).
2. 사전 구축된 UI 컴포넌트가 포함된 내장 웹 프레임워크를 갖추고 있어, 프론트엔드 라이브러리/코드에 신경 쓸 필요가 없습니다.
3. 로컬 우선(Local-first) 및 자체 호스팅(self-hosted) 방식입니다. 저희와 크리덴셜을 공유할 필요가 없습니다.
4. Dropbase는 사용자의 코드베이스 안에 존재하여, 맞춤형 스크립트/라이브러리를 가져오거나 재사용하기 쉽습니다.
5. 앱은 이식성이 뛰어납니다: 앱 폴더를 zip으로 압축하여 다른 Dropbase 사용자에게 공유할 수 있습니다.
6. Python 기반이며, 모든 PyPI 패키지를 가져올 수 있습니다.

데모 (Demo)

Mailgun 및 Slack과 통합된 주문 대시보드

이 데모에서는 개발자들이 고객 주문을 조회하고, 해당 주문 정보를 이메일이나 Slack 채널을 통해 전송하는 도구를 구축하는 방법을 보여줍니다.

Salesforce Leads Editor

이 데모에서는 개발자들이 스프레드시트 인터페이스에서 Salesforce 리드(leads)를 편집하는 앱을 구축하는 방법을 보여줍니다.

HubSpot Contacts Editor

이 데모에서는 개발자들이 스프레드시트 인터페이스에서 HubSpot 연락처(contacts)를 편집하는 앱을 구축하는 방법을 보여줍니다.

차트를 사용하는 주문 앱 구축

시작하기 (Get Started)

0. 사전 요구 사항 (Pre-requisites)

• Docker를 설치하세요. 특히 Apple M 칩을 사용하는 경우 Docker Desktop 사용을 강력히 권장합니다. 대안으로 docker와 docker-compose를 설치할 수 있습니다.

1. dropbase 레포지토리 클론하기

Dropbase 저장소를 클론하세요.

git clone https://github.com/DropbaseHQ/dropbase.git

2. 서버 시작하기

start.sh를 실행하여 서버를 시작합니다.

참고: 서버를 처음 시작할 때는 start.sh에 실행 권한을 부여해야 합니다.

chmod +x start.sh

다음 명령어를 실행하여 서버를 시작할 수 있습니다.

./start.sh

3. 첫 번째 Dropbase 앱 만들기

브라우저에서 Dropbase 앱 http://localhost:3030/apps로 이동한 후, 'Create app' 버튼을 클릭하여 첫 번째 Dropbase 앱을 만드세요.

AI 기능 활성화 (Enabling AI features)

Dropbase는 LLM (gpt, sonnet)을 사용하여 AI Developer 기능을 제공합니다. 이를 활성화하려면 OpenAI 또는 Anthropic의 API 키를 server.toml에 추가하세요. 예시:

[llm.openai]
api_key = "YOUR_API_KEY"
model = "gpt-4o"

중요: 추가 환경 변수를 추가하는 경우, LLM 설정은 테이블로 정의되므로 (최상위 레벨에서) 반드시 LLM 구성보다 먼저 추가해야 합니다.

Worker 설정하기

worker.toml에는 worker를 위한 환경 변수가 포함됩니다. 여기에는 데이터베이스 소스, API 키 또는 타사 서비스에 대한 접근 토큰이 포함될 수 있습니다.

[!중요]
dropbase-server >v0.6.0으로 업그레이드하는 경우, worker.toml이 workspace 디렉토리에 있는지 확인하십시오.

API 키나 토큰을 포함하려면, 토큰의 이름을 지정하고 문자열 토큰을 입력하세요. 필수는 아니지만, 설명적인 이름(descriptive name)을 추가하면 Dropbase AI가 사용할 키를 추론하는 데 도움이 됩니다.

stripe_key="rk_test_123"
mailgun_api_key="abc123"

데이터베이스 소스를 포함하려면 다음 형식을 사용하세요: database.데이터베이스_유형.데이터베이스_별칭

예를 들어, 소스 목록에 postgres 데이터베이스를 추가하고 그 별칭으로 my_source를 사용하려는 경우, 다음을 추가합니다:

[database.postgres.my_source]
host = "localhost"
database = "postgres"
...

참고: 내장 데모는 worker.toml에 database.sqlite.demo가 존재할 것을 요구합니다.